Les 5 meilleures alternatives à Redshift que nous avons trouvées en 2025

Si vous avez déjà regardé une facture Amazon Redshift étonnamment élevée en vous demandant où les choses ont mal tourné, je compatis. De nombreuses équipes se lancent sur Redshift parce qu'il est puissant, mais se retrouvent rapidement aux prises avec des coûts qui grimpent, des performances qui ralentissent et une complexité considérable. On a parfois l'impression qu'il faut une équipe dédiée juste pour maintenir le système en état de marche.

Ce sentiment m'a poussé à chercher une meilleure solution. Je voulais trouver les meilleures alternatives à Redshift, mais je ne cherchais pas simplement une copie conforme. Mon objectif était de trouver le bon outil pour le bon travail. Parfois, cela signifie un entrepôt de données plus moderne. Et parfois, comme je l'ai découvert, la meilleure alternative n'est pas du tout un entrepôt de données.

Voici un résumé de ce que j'ai trouvé, avec un aperçu direct de leurs avantages, de leurs inconvénients, de leur coût et de leur public cible.

Qu'est-ce qu'Amazon Redshift ?

Tout d'abord, assurons-nous d'être sur la même longueur d'onde. Amazon Redshift est le service d'entrepôt de données dans le cloud d'AWS. Il est conçu pour gérer le stockage et l'analyse de données à très grande échelle, de l'ordre du pétaoctet, c'est pourquoi il est si populaire auprès des grandes entreprises.

Sous le capot, Redshift est basé sur PostgreSQL, ce qui le rend familier à de nombreux développeurs et analystes de données. Il utilise une astuce intelligente appelée stockage en colonnes, qui rend les requêtes sur d'énormes ensembles de données très rapides, car il ne lit que les colonnes spécifiques que vous demandez.

C'est un service « provisionné », ce qui signifie que vous devez choisir et configurer des grappes de serveurs (appelées nœuds). Cela vous donne un contrôle énorme, mais aussi une énorme responsabilité. La plupart des gens l'utilisent pour des tâches telles que l'alimentation de tableaux de bord de veille stratégique (BI), l'exécution de rapports d'analyse complexes et l'exploration de montagnes de données de journaux pour trouver des modèles.

Pourquoi même chercher des alternatives à Redshift ?

Soyons clairs, Redshift est un monstre, et pour certaines entreprises, c'est le bon choix, surtout si elles sont déjà entièrement engagées dans l'écosystème AWS. Il gère des ensembles de données énormes et des requêtes difficiles sans sourciller. Mais soyons réalistes quant aux maux de tête qui poussent les gens à chercher des alternatives à Redshift.

• Le coût est déroutant : C'est le principal problème. <quote text='Comme l'a dit un utilisateur sur Reddit, le prix pour un grand projet peut être « démentiel ».' sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/bigdata/comments/y1fo6s/recommendation_on_a_large_project_redshift/"> Le modèle de tarification n'est pas simple. Vous payez à l'heure pour les clusters que vous configurez, plus des frais distincts pour le stockage géré. Il est bien trop facile d'avoir une mauvaise surprise à la fin du mois si vous ne surveillez pas votre consommation comme le lait sur le feu.

• Une surveillance constante : Redshift n'est pas un outil du type « installez-le et oubliez-le ». Vous avez besoin de réelles compétences en ingénierie des données pour le configurer, le gérer et l'optimiser. Les équipes doivent constamment exécuter des tâches de maintenance comme « VACUUM » et « ANALYZE » pour éviter qu'il ne ralentisse, ce qui représente juste plus de travail pour vous.

• Une configuration rigide : Bien que les versions plus récentes se soient améliorées, Redshift a toujours eu tendance à lier la puissance de calcul et le stockage. Cela signifie que vous devez souvent surpayer pour l'un juste pour obtenir plus de l'autre. Des concurrents comme Snowflake ont été conçus dès le départ pour les garder séparés.

• L'importation de données est une corvée : Le simple chargement de vos données dans Redshift peut être un projet énorme. Cela implique généralement de construire et de maintenir des pipelines ETL (Extraire, Transformer, Charger) complexes. C'est un goulot d'étranglement majeur si vous avez besoin d'utiliser vos données rapidement, comme pour transformer des conversations récentes du support client en réponses automatisées.

Nos critères pour choisir les meilleures alternatives à Redshift

Pour que cela ne devienne pas une liste aléatoire, j'ai jugé ces alternatives à Redshift sur la base de quelques éléments qui répondent directement aux problèmes que je viens de mentionner :

• Performance et évolutivité : Comment gère-t-il les grosses requêtes ? Peut-il croître avec nos données sans s'effondrer ou nous forcer à tout reconcevoir ?

• Rapport coût-efficacité : La tarification est-elle facile à comprendre ? Ou est-ce une autre boîte noire qui va me provoquer une petite crise de panique à l'arrivée de la facture ?

• Facilité d'utilisation et de gestion : Quel niveau d'expertise en données dois-je avoir pour utiliser cet outil ? Puis-je mettre les mains dans le cambouis moi-même, ou dois-je assister à une douzaine d'appels commerciaux juste pour voir comment ça fonctionne ?

• Flexibilité et intégration : S'intègre-t-il bien avec les autres outils que nous utilisons ? Nous enferme-t-il dans un seul fournisseur de cloud ? Et plus important encore, peut-il faire plus que simplement stocker des données pour des rapports, peut-il réellement nous aider à utiliser ces données au quotidien ?

Un comparatif rapide des meilleures alternatives à Redshift pour 2025

Avant d'entrer dans les détails, voici une fiche de synthèse comparant les options.

Caractéristique	eesel AI	Snowflake	Google BigQuery	Azure Synapse	Amazon Athena
Cas d'utilisation principal	Automatisation du support par IA en temps réel	Entrepôt de données multi-cloud	Analyse de données sans serveur	Analyse unifiée (écosystème MSFT)	Requêtes ad-hoc sur des lacs de données
Temps de configuration	Minutes	Heures à jours	Heures	Heures à jours	Minutes
Modèle de tarification	Forfait mensuel fixe et prévisible	Basé sur la consommation (à la seconde)	Basé sur la consommation (au To)	Basé sur la consommation (à l'heure)	Par requête (au To analysé)
Idéal pour	Les équipes de support et d'IT ayant besoin d'un retour sur investissement rapide	Les entreprises ayant besoin de flexibilité	Les équipes dans l'écosystème Google	Les entreprises investies dans Azure	L'analyse rapide de données S3
Libre-service ?	Oui, radicalement	Non, via les ventes	Oui	Oui	Oui

Les 5 meilleures alternatives à Redshift pour l'analyse de données en 2025

Ok, plongeons dans le vif du sujet. La première option ici est un peu différente, elle vous fait vous demander si vous avez même besoin d'un entrepôt de données pour certains problèmes. Les autres sont des remplacements plus traditionnels, mais chacun a sa propre saveur unique.

1. eesel AI

Parfois, la décision la plus intelligente est de contourner complètement le problème. Au lieu de vous embêter à entreposer toutes vos données de support juste pour les analyser plus tard, eesel AI suggère une autre voie : utilisez ces données directement là où elles se trouvent pour automatiser votre support. Il va droit au but, rendant le support plus rapide et meilleur, sans le coût et les tracas énormes d'un projet d'entrepôt de données.

eesel AI est une plateforme d'IA qui se connecte directement à votre centre d'assistance (comme Zendesk) et à toutes vos autres sources de connaissances comme Confluence, Google Docs, et même les anciens tickets de votre équipe. Il utilise ces informations pour traiter les questions de support de première ligne, rédiger des réponses pour vos agents, et trier automatiquement les tickets entrants.

Avantages :

• Opérationnel en quelques minutes : C'est son super-pouvoir. Vous pouvez vous inscrire, connecter votre centre d'assistance en un clic, et avoir un agent IA de test en fonctionnement sans jamais parler à un commercial. Cela évite complètement les projets de plusieurs mois que les entrepôts de données exigent.

• Pas d'ETL nécessaire : Il se connecte directement là où vos connaissances existent déjà, donc il n'y a pas de pipelines à construire ou à surveiller. Il peut même apprendre à partir de données désordonnées et non structurées comme les conversations passées de votre équipe.

• Tarification prévisible : eesel AI a un tarif mensuel fixe. Vous savez exactement ce que vous payez, ce qui est une bouffée d'air frais après avoir géré les modèles imprévisibles basés sur l'utilisation des entrepôts de données.

Inconvénients :

• Ce n'est pas un entrepôt de données à usage général. Il est conçu spécifiquement pour le service client, l'ITSM et le support interne.

• Il ne remplacera pas vos outils de BI si vous avez besoin de faire des analyses commerciales approfondies et historiques à l'échelle de toute l'entreprise.

Tarification :

La tarification d'eesel AI est d'une simplicité rafraîchissante. Les forfaits sont basés sur les fonctionnalités et une limite d'interactions mensuelles, sans frais surprises.

• Forfait Team : 299 $/mois (239 $/mois si facturé annuellement). Cela vous donne jusqu'à 1 000 interactions IA/mois, un Copilote IA pour votre centre d'assistance, et des intégrations avec des sources comme votre centre d'aide et Slack.

• Forfait Business : 799 $/mois (639 $/mois si facturé annuellement). Cela inclut jusqu'à 3 000 interactions/mois, tout ce qui est dans le forfait Team, plus l'Agent IA complet, la capacité de s'entraîner sur les anciens tickets, les Actions IA pour le triage, et plus encore.

2. Snowflake

Snowflake est probablement le nom que vous entendez le plus souvent lorsqu'on parle d'alternatives à Redshift. C'est un véritable géant dans le monde des données, connu pour son architecture intelligente et sa capacité à fonctionner sur différents clouds.

La grande idée de Snowflake était la séparation complète du stockage et du calcul. Cela signifie que vous pouvez augmenter votre puissance de traitement pour une tâche lourde, puis la réduire pour économiser de l'argent, le tout sans toucher à vos données stockées. Il fonctionne sur AWS, Google Cloud et Azure, donc vous n'êtes pas coincé avec un seul fournisseur de cloud.

Avantages :

• La séparation du calcul et du stockage est de premier ordre et peut vous faire économiser beaucoup d'argent si vous la gérez bien.

• Le support multi-cloud vous donne de la liberté et évite la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

• Il dispose de fonctionnalités de partage et de sécurité des données très matures, ce que les grandes entreprises adorent.

Inconvénients :

• La tarification basée sur l'utilisation, bien que flexible, peut être un cauchemar à prédire. Les coûts peuvent devenir incontrôlables si vos requêtes ne sont pas bien écrites.

• Il nécessite encore beaucoup de travail d'ingénierie des données et des outils ETL distincts pour charger les données.

• Le processus d'inscription est entièrement géré par l'équipe de vente. Vous ne pouvez pas simplement créer un compte et commencer à explorer par vous-même.

Tarification :

La tarification de Snowflake est entièrement basée sur votre utilisation. Vous payez séparément pour le stockage et le calcul (qu'ils appellent « entrepôts virtuels »).

• Stockage : Facturé mensuellement, à partir d'environ 23 $ par To (après leur compression).

• Calcul : Facturé à la seconde, sur la base de « crédits ». Un crédit coûte environ 2 à 3 $ selon votre cloud, votre région et votre forfait. Par exemple, un crédit du forfait Enterprise sur AWS US East coûte 3 $.

3. Google BigQuery

Google BigQuery est la réponse de Google à Redshift, et son principal attrait est qu'il est entièrement géré et « sans serveur ». C'est un excellent choix pour les équipes qui veulent arrêter de gérer l'infrastructure et commencer à analyser des données.

Avec BigQuery, il n'y a pas de clusters à configurer ni de nœuds à paramétrer. Vous chargez simplement vos données et commencez à poser des questions. Google s'occupe de tout le travail en coulisses. Il est également étroitement intégré au reste de la Google Cloud Platform et dispose de fonctionnalités de machine learning intégrées intéressantes.

Avantages :

• La configuration sans serveur signifie zéro infrastructure à gérer. C'est à peu près ce qu'il y a de plus « mains libres » pour un entrepôt de données.

• Il est incroyablement rapide pour les requêtes volumineuses.

• Le modèle de paiement par requête peut être très économique pour les équipes qui n'exécutent pas de requêtes constamment.

Inconvénients :

• Ce modèle de paiement par requête peut vous jouer des tours. Une mauvaise requête qui analyse des téraoctets de données par erreur peut entraîner une facture choquante.

• Il brille vraiment lorsque vous utilisez déjà d'autres outils Google Cloud.

Tarification :

La tarification de BigQuery se décline en deux saveurs principales :

• Tarification à la demande : Vous payez pour la quantité de données que vos requêtes analysent. Le premier To de chaque mois est gratuit, puis c'est 6,25 $ par To.

• Tarification par capacité (Éditions) : Vous payez un tarif forfaitaire pour une puissance de traitement dédiée, ce qui vous donne des coûts plus prévisibles pour une utilisation intensive. L'édition Standard commence à 0,04 $ par slot-heure.

• Stockage : Le stockage actif coûte environ 0,02 $ par Go par mois.

4. Azure Synapse Analytics

Si votre entreprise vit et respire Microsoft, alors Azure Synapse Analytics est l'alternative évidente à Redshift. C'est plus qu'un simple entrepôt de données ; c'est une plateforme d'analyse tout-en-un qui tente de regrouper l'intégration de données, l'entreposage et le traitement des big data en un seul endroit.

Il est conçu pour être le hub central de tout ce qui concerne les données dans le monde Azure, avec des liens étroits avec des services comme Azure Data Lake et, surtout, Power BI pour les tableaux de bord.

Avantages :

• Intégration parfaite avec les autres services Azure et les outils Microsoft comme Power BI.

• Il offre aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux analystes un seul endroit pour travailler.

Inconvénients :

• L'interface peut sembler un peu surchargée, car elle essaie d'être un touche-à-tout.

• Ce n'est pas très intuitif si vous n'êtes pas déjà immergé dans la manière de faire d'Azure.

Tarification :

Comme les autres, Azure Synapse utilise un modèle de paiement à l'utilisation avec quelques composantes différentes :

• Pool SQL sans serveur : Similaire à Athena, vous payez pour les données traitées, à environ 5 $ par To.

• Pool SQL dédié : Vous payez pour une quantité de puissance définie, mesurée en Unités d'Entrepôt de Données (DWU). Une petite instance coûte environ 1,20 $/heure.

• Stockage de données : Environ 23 $ par To par mois.

5. Amazon Athena

Dernier point, mais non le moindre, nous avons Amazon Athena. Celui-ci est intéressant car ce n'est pas vraiment un entrepôt de données. C'est un service de requête qui vous permet d'analyser des données qui se trouvent directement dans Amazon S3 en utilisant du SQL standard.

Athena est sans serveur, donc il n'y a aucune infrastructure à gérer. Vous pouvez simplement le pointer vers un fichier dans votre lac de données S3 et commencer à exécuter des requêtes immédiatement. Cela le rend parfait pour des analyses rapides et ponctuelles sans toute la cérémonie de mise en place d'un pipeline ETL pour charger des données dans un entrepôt.

Avantages :

• Aucun ETL requis. Vous interrogez vos données là où elles se trouvent.

• La tarification est très simple : vous ne payez que pour les données que vous analysez.

• C'est parfait pour explorer rapidement des données brutes sans aucune configuration.

Inconvénients :

• Il n'est pas conçu pour le type de requêtes complexes, à haute vitesse et répétitives pour lesquelles un véritable entrepôt de données est conçu.

• La performance dépend vraiment de la façon dont vos données sont formatées et organisées dans S3 (indice : utilisez Parquet, pas CSV).

Tarification :

Le modèle de tarification d'Athena est merveilleusement simple :

• Paiement par requête : C'est 5,00 $ pour chaque téraoctet de données que votre requête analyse.

• Vous n'êtes pas facturé pour les requêtes qui échouent, et vous pouvez économiser beaucoup d'argent en compressant vos données et en les organisant correctement.

Cette vidéo explique comment Databricks peut servir d'alternative puissante à Redshift pour vos besoins en entrepôt de données.

Lorsque l'on envisage des alternatives à Redshift, un entrepôt de données est-il toujours la bonne réponse ?

Après avoir examiné tous ces outils, une chose est devenue très claire : il faut adapter l'outil au problème. Si votre objectif est de construire des tableaux de bord de BI massifs à l'échelle de l'entreprise pour examiner les tendances historiques, alors oui, un entrepôt de données comme Snowflake ou BigQuery est probablement ce dont vous avez besoin.

Mais que se passe-t-il si votre problème est plus immédiat et opérationnel ? Et si vous avez simplement besoin de réduire les temps de réponse du support client ou de répondre automatiquement aux questions courantes ?

Construire un pipeline ETL, gérer un entrepôt de données, puis construire une application par-dessus juste pour automatiser le support est un chemin long, coûteux et compliqué. Pour un problème comme celui-là, c'est totalement excessif.

Un outil comme eesel AI vous offre un chemin beaucoup plus direct pour tirer de la valeur de vos données. En se connectant directement à votre centre d'assistance et à vos sources de connaissances, il saute toute l'étape de l'entreposage de données. Il se concentre sur le résultat réel, offrant un retour sur investissement en jours ou en semaines, et non en trimestres ou en années.

Trouvez les alternatives à Redshift qui résolvent votre vrai problème

Choisir une alternative à Redshift ne consiste pas à choisir l'entrepôt de données le plus récent et le plus sophistiqué. Il s'agit de comprendre votre véritable problème commercial et de trouver la ligne la plus directe vers une solution.

Snowflake vous offre une flexibilité incroyable, BigQuery offre la simplicité du sans serveur, Azure Synapse est le champion du monde Microsoft, et Athena est le roi des requêtes rapides sur S3. Ils sont tous fantastiques dans ce qu'ils font.

Mais ne vous enfermez pas dans l'idée que chaque problème de données nécessite un entrepôt de données. Si votre problème de « big data » est en réalité un problème de « support client lent », alors la meilleure alternative à Redshift pourrait ne pas être une base de données du tout. Il pourrait s'agir d'une plateforme d'automatisation par IA qui peut utiliser les connaissances que vous avez déjà, dès maintenant.

eesel AI se connecte aux outils que vous utilisez déjà, apprend de votre travail passé et commence à résoudre de vrais problèmes en quelques minutes. Si cela vous semble une meilleure approche, vous pouvez l'essayer gratuitement et voir à quelle vitesse vous pouvez mettre votre support en pilote automatique.

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